FORECAST OF THE EXPECTED NON-EPIDEMIC MORBIDITY OF ACUTE DISEASES USING RESAMPLING METHODS

In epidemiological surveillance it is important that any unusual increase of reported cases be detected as rapidly as possible. Reliable forecasting based on a suitable time series model for an epidemiological indicator is necessary for estimating the expected non-epidemic indicator and to elaborate an alert threshold. Time series analysis of acute diseases often use Gaussian autoregressive integrated moving average models. However, these approaches could be adversely affected by departures from the true underlying distribution. The objective of this paper is to introduce a bootstrap procedure for obtaining prediction intervals in linear models in order to avoid the normality assumption. We present a Monte Carlo study comparing the finite sample properties of the bootstrap prediction intervals with those of alternative methods. Finally, we illustrate the performance of the proposed method with a meningococcal disease incidence series.

INTRODUCING MODEL UNCERTAINTY IN TIME SERIES BOOTSTRAP

It is common in parametric bootstrap to select the model from the data, and then treat it as it were the true model. Kilian (1998) have shown that ignoring the model uncertainty may seriously undermine the coverage accuracy of bootstrap confidence intervals for impulse response estimates which are closely related with multi-step-ahead prediction intervals. In this paper, we propose different ways of introducing the model selection step in the resampling algorithm. We present a Monte Carlo study comparing the finite sample properties of the proposed method with those of alternative methods in the case of prediction intervals.

Classification of functional data: a weighted distance approach

A popular approach for classifying functional data is based on the distances from the function or its derivatives to group representative (usually the mean) functions or their derivatives. In this paper, we propose using a combination of those distances. Simulation studies show that our procedure performs very well, resulting in smaller testing classication errors. Applications to real data show that our procedure performs as well as –and in some cases better than– other classication methods

Las estrategias de diferenciación y su relación con los factores que influyen sobre la decisión de compra del consumidor peruano entre 18 a 50 años de cafeterías del distrito de Miraflores en el siglo XXI desde un enfoque económico

El siglo XXI se caracteriza por ser uno de constante innovación y de rápido crecimiento tecnológico, lo que consecuentemente genera un mar de información en donde al consumidor se le hace difícil navegar. Es por ello, que en la actualidad los consumidores valoran mucho las estrategias de diferenciación que apliquen las empresas y que estas satisfagan sus necesidades y preferencias. En este sentido, la interrogante que se busca contestar a lo largo del trabajo es ¿Cuáles son los factores que explican por qué un consumidor decide gastar sus recursos económicos disponibles en cierta cafetería y no en otra; y cómo estos factores se relacionan con las estrategias de diferenciación que implementan las cafeterías para aumentar su oferta y diferenciarse de la competencia?. En busca de resolver la pregunta en cuestión, se realizará una recolección de datos mediante una encuesta usando la escala de likert, así mismo, el método que se utilizará para ver si existe una relación significativa entre estrategias de diferenciación y factores personales es un enfoque cuantitativo de diseño no experimental de corte transversal y los métodos más apropiados que se utilizarán para ver qué variable tiene un mayor impacto sobre la decisión de compra son MCO y MCG. Dentro de las principales literaturas económicas de referencia en la que nos vamos a apoyar se encuentran tesis, artículos de revista y libros académicos de autores como Limachi & Romero, Benalcazar, Tirole, Aurazo & Vega y Gustavo Yamada. Cabe mencionar, que el gran reto y la riqueza del trabajo, se encuentra en identificar las variables que tienen un mayor impacto sobre la decisión de compra, y a partir de dicha identificación, que las cafeterías puedan implementar las estrategias de diferenciación más eficientes